• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.123-129
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• 2009

유비쿼터스 홈은 가정 내의 다양한 가전기기 및 센서들로 구성된 유무선 네트워크를 통해 u-Life, u-Health등의 다양한 유비쿼터스 서비스를 제공하는 미래의 디지털 가정환경으로 부상하고 있다. 유비쿼터스 홈서비스는 센서들로부터 수집된 정보를 통해 사용자의 상황을 자동으로 인지하여 가전기기들을 상황에 맞게 적응하도록 함으로써 사용자 편의성을 극대화 한다. 이러한 상황인지 홈 환경에서 집안을 미리 사용자가 원하는 상태로 조절하기 위해 사용자의 미래 행위를 예측하는 것을 미래 유비쿼터스 홈에 가장 핵심적인 기능 중 하나이다. 본 논문은 유비쿼터스 홈 환경에서 상황인지 서비스를 위한 단계적 예측 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 예측과 실행의 두 단계로 이루어 진다. 첫 번째 예측단계에서 트리구조를 이용하여 사용자가 이동할 다음 위치를 예측하고, 두 번째 실행 단계에서는 테이블 매칭 방법을 이용하여 각각의 위치에 있는 가전기기들을 사용자가 원하는 대로 미리 예측하고 구동시켜 사용자에게 서비스를 제공할 수 있도록 설계하였다. 일반적으로 가전기기들은 한 개씩 독립적으로 동작하기보다 여러 기기가 함께 동작하여 특정 목적에 이용된다는 점에 착안하여, 모드서비스 개념을 도입함으로써 사용자가 동작시키고자 하는 기기들을 한꺼번에 예측할 수 있는 장점을 가진다. 또한 시뮬레이션을 통해 본 논문이 제안한 단계적 예측 알고리즘의 성능을 검증한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.165-173
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• 2008

하이브리드 애드 혹 네트워크는 통합 네트워크로서 홈 네트워크, 텔레매틱스, 센서 네트워크 등에서 다양한 종류의 서비스를 제공할 수 있다. 특히 애드 혹 네트워크의 각 노드는 이웃 노드들에 데이터를 전송해야 하므로, 전체 에너지의 사용량을 줄이면서, 균형적으로 에너지를 사용하게 해야 한다. 균형적으로 에너지를 사용하지 않으면 부하가 걸린 노드에서 빠른 시간 내에 노드 전송 실패가 나타날 수 있으며, 이는 네트워크 분할 및 네트워크의 기능제공 시간이 단축되는 것을 의미한다. 그러므로 본 논문에서는 에너지의 효율성을 고려한 라우팅 알고리즘에 관한 연구를 수행하였다. 제안한 알고리즘에서는 예측모델을 이용해 각 노드의 에너지의 잔량을 예측하므로, 라우팅 경로의 설정시 에너지 정보를 얻기 위한 많은 부하를 감소시킬 수 있으며, 전체 노드에 걸쳐 에너지의 사용을 균형적으로 사용하게 할 수 있다. 이에 따라 에너지의 손실의 감소 및 네트워크의 가용시간을 연장할 수 있다

• 전기전자학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.57-63
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• 2014

본 논문은 홈 웰니스 로봇에서의 센싱 플랫폼 기술 구현에 관한 연구이다. 실내 이동로봇의 자기위치인식은 정교한 궤도 제어를 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 RF 센서 네트워크와 퍼지추론을 이용하여 로봇의 실내 위치인식 알고리즘을 구현하고자 한다. RFID 센서를 이용하여 로봇 자기위치를 인식하고, 삼변측량과 삼각측량의 장점들을 결합하기 위하여 퍼지 추론기를 이용한 협업 알고리즘을 제안한다. 삼변측량 자기위치 인식을 구현하기 위하여 RSSI(Received Signal Strength Indicator)방식을 구현하고, 삼각측량 자기위치 인식을 구현하기 위해 TOA(Time of Arrival)방법을 사용한다. 태그로부터 측정된 거리와 위상각의 차이를 이용하여 삼변 및 삼각측량기법을 통해 얻은 결과값들을 퍼지 추론에 의하여 실시간으로 융합하여 개선된 최종 위치를 계산한다. 본 논문에서 설계한 RFID 센서 네트워크 환경과 홈 웰니스 로봇에 탑재 되어 있는 리더 시스템을 기반으로 제안한 알고리즘의 적용 실험 결과들을 통하여 개선된 성능을 확인 한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제29권1호
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• pp.79-86
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• 2012

This paper proposes PID and RIC (Robust Internal-loop Compensator) based motion controller using dual learning algorithm for position control of linear synchronous motor respectively. Its gains are auto-tuned by using two learning algorithms, reinforcement learning and neural network. The feedback controller gains are tuned by reinforcement learning, and then the feedforward controller gains are tuned by neural network. Experiments prove the validity of dual learning algorithm. The RIC controller has better performance than does the PID-feedforward controller in reducing tracking error and disturbance rejection. Neural network shows its ability to decrease tracking error and to reject disturbance in the stop range of the target position and home.

• 한국경영과학회지
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• 제36권2호
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• pp.1-14
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• 2011

In this paper, we deal with an access network design problem of fiber-to-the-home passive optical network (FTTH-PON). The FTTH-PON network design problem seeks to minimize the total cost of optical splitters and cables that provide optical connectivity between central office and subscribers. We develop a flow-based mixed integer programming (MIP) model with nonlinear link cost. By developing valid inequalities and preprocessing rules, we enhance the strength of the proposed MIP model in generating tight lower bounds for the problem. We develop an effective Tabu Search (TS) heuristic algorithm that provides good quality feasible solutions to the problem. Computational results demonstrate that the valid inequalities and preprocessing rules are effective for improving the LP-relaxation lower bound and TS algorithm finds good quality solutions within reasonable time bounds.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1072-1075
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• 2005

This paper presents that TD method is applied to the human adaptive devices for smart home with context awareness (or recognition) technique. For smart home, the very important problem is how the appliances (or devices) can adapt to user. Since there are many humans to manage home appliances (or devices), managing the appliances automatically is difficult. Moreover, making the users be satisfied by the automatically managed devices is much more difficult. In order to do so, we can use several methods, fuzzy controller, neural network, reinforcement learning, etc. Though the some methods could be used, in this case (in dynamic environment), reinforcement learning is appropriate. Among some reinforcement learning methods, we select the Temporal Difference learning method as a core algorithm for adapting the devices to user. Since this paper assumes the environment is a smart home, we simply explained about the context awareness. Also, we treated with the TD method briefly and implement an example by VC++. Thereafter, we dealt with how the devices can be applied to this problem.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.20-27
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• 2006

전디지털 가전을 위한 전력선통신에서의 전력선은 통신기능과는 별도로 부하와 연계된 전력전송이라는 본래의 이용 목적이 존재하므로 일반 전화선이나 케이블선과 같은 전용 통신선로에 비하여 전력 부하의 변동특성에 따른 전송로상의 통신에 대한 잡음 및 간섭특성이 수시로 발생하는 특성을 나타내고 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 디지털 가전용 전력선통신 기반의 부하변동특성을 실측데이터를 기반으로 모델링 하여 각각의 부하변동특성에 따른 복수개의 변 복조 방식 성능을 평가하여, 부하변동별 최적의 변 복조 방식을 도출하였다. 본 논문에서 제시한 부하변동 특성에 따른 복수개의 변 복조 방식 성능을 비교 분석하기 위하여, 부하변동특성에 따른 다양한 잡음 환경 하에서의 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 정량적으로 분석하고, 하드웨어 구현 등을 통해 제안하는 최적의 변 복조 방식에 대한 전력선통신 시스템의 유용성을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.157-164
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• 2023

현대 사회에서 스마트홈은 사람들의 일상생활의 한 부분이 되고 있다. 전통적인 스마트홈 시스템은 보안, 데이터 집중화, 위변조 같은 문제들을 내포하고 있으며, 이러한 문제들을 해결하는 기술로서 블록체인이 각광 받고 있다. 본 논문은 홈과 블록체인 네트워크 부분으로 구성된 블록체인 기반 스마트홈 시스템을 제안한다. 8개의 노드로 구성된 블록체인 네트워크는 도커 환경에서 하이퍼레저 패브릭 플랫폼에서 구현된다. 데이터 전송 보안을 위하여 ECC 암호화 기술이 사용되고, RBAC가 네트워크 회원의 인증을 관리한다. Raft 의사 결정 알고리즘은 분산처리 시스템의 모든 노드에서 데이터 일관성을 유지하고, 블록 발생 시간을 줄인다. 노드들이 스마트홈 데이터를 안전하고 효율적으로 접근하도록 스마트 컨트랙트가 쿼리와 데이터 전송을 제어한다. 실험 결과는 많은 동시 접근 하에서 안전한 평균 쿼리와 서브밋 시간이 84.5 [ms]와 93.67 [ms]로 유지되고, 모의 패킷캡쳐 공격에서 전송 데이터가 안전하다는 것을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.403-411
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• 2014

본 논문에서는 가전기기의 전력소비 정보를 이용하여 가전기기별 특성을 추출하고 이를 이용하여 데이터베이스의 자동 구축 및 구축된 데이터베이스로부터 입력되는 특성 정보에 해당하는 가전기기를 식별할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 이를 위해 가정환경에서 사용하는 가전기기들의 소비전력 상태 감시 및 전원 제어가 가능한 기존에 설계된 시스템서버에 별도의 라이브러리를 구현하여 추가하였다. 구현된 최종 시스템은 가전기기의 소비전력을 측정하고 무선 네트워크를 이용하여 서버에게 실시간으로 데이터를 전송하는 클라이언트와 서버로 구성이 되며, 실험을 통해 특정 클라이언트에 연결된 특정 가전기기를 자동으로 식별하는 것이 가능한 것을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권4호
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• pp.263-272
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• 2009

스마트 홈 인프라를 기반으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해, 여러 연구기관과 산업체에서는 홈 네트워크에 대한 다양한 연구를 진행하고 있다. 이로 인해 다수의 홈 네트워크 미들웨어들이 제안되었으며, 이는 홈 네트워크 표준화를 지연시켰고, 이러한 표준화의 지연은 이 기종 미들웨어 간 상호운용성 문제를 해결할 수 있는 미들웨어 브리지를 요구하였다. 현재 두 미들웨어에 대한 상호운용성을 지원하는 일대일 브리지, 다수의 미들웨어에 대한 상호운용성을 지원하는 일대다 브리지 등 여러 미들웨어 브리지에 대한 개발과 상호운용성 지원 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 시스템과 기법들은 특히 스마트 홈 환경에서 요구되는 동적 확장성과 성능에 대한 고려가 부족하다. 미들웨어 브리지는 전문적인 지식이 없는 사용자를 위해 브리지의 수정 없이 쉽게 새 미들웨어를 추가할 수 있는 브리지 확장성을 제공해야 한다. 또한 브리지는 메시지 집중을 해결할 수 있는 부하 분산 기법 역시 제공해야 한다. 본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서의 동적 확장성과 부하분산을 위한 다중 미들웨어 브리지(Multi-Middleware Bridge, MMB)를 제안한다. MMB는 분산 구조를 통해 브리지 확장성과 부하 분산 기능을 제공한다. 또한 이에 대한 구현과 평가를 통해, 상호운용성 지원 기능과 브리지 확장성, 부하분산 알고리즘의 성능을 검증한다.